基于Kinect的实时面部情感识别（英文）

目的:基于Kinect提取面部表情特征,实现对视频中面部情感实时识别。创新点:基于Kinect提出一种新颖的面部情感识别方法,充分发挥出Kinect高速易用的优势,可实时对视频序列最新连续帧中表现出的情感进行综合判定。识别方法涉及两种不同形式的表情特征,对此我们也针对性地提出基于最大置信的融合算法。方法:首先,运用Kinect中Face Tracking SDK从实时视频数据中追踪人脸、提取面部运动单元信息和特征点坐标(图3、4)。然后,将这两类特征信息并行处理,在它们各自特征通道中,特征数据经7元1-vs-1分类器组进行预识别,将得到的预识别结果存入缓存用于情感置信统计,置信度最高的即为此通道中的情感识别结果(图2)。最后,融合这两个特征通道的结果即可得到最终情感识别结果(图1)。结论:基于Kinect提取到的两种面部表情特征(面部运动单元信息和特征点坐标),提出一种新颖高效的面部情感识别方法,实现对视频中面部情感实时识别。